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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Santiago Carrillo

Participante desde 2025

Liga Diamante

11289 pontos
Acelere o intercâmbio de conhecimento com o Gemini Enterprise Earned Jan 28, 2026 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Nov 18, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Nov 18, 2025 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Nov 10, 2025 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud Earned Oct 30, 2025 EDT
BigQuery para analistas de dados Earned May 17, 2025 EDT

Agora você tem o melhor do Google em pesquisa e IA. O Gemini Enterprise é uma ferramenta empresarial que pode ser usada para encontrar informações específicas armazenadas em diferentes locais, como documentos, e-mails, chats, sistemas de emissão de tíquetes, entre outras fontes de dados. Basta pedir na barra de pesquisa. O assistente do Gemini Enterprise também ajuda na criação de ideias, faz pesquisas, estrutura documentos e realiza ações. Ele pode, por exemplo, convidar seus colegas para uma reunião em um evento da agenda, agilizando os trabalhos intelectuais e todos os tipos de colaboração. Vale destacar que o Gemini Enterprise se refere ao nosso produto anteriormente chamado Google Agentspace. Pode haver referências ao nome anterior do produto neste curso.

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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes. Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.

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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.

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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.

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Este curso é voltado para analistas que querem aprender a usar o BigQuery para analisar dados. Com vídeos, laboratórios e demonstrações, abordamos vários assuntos sobre como ingerir, transformar e consultar dados no BigQuery para gerar insights que ajudam na tomada de decisões corporativas.

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